- Wealth Management
- Data Science
- Organisatorische Einbettung
- Customer Analytics
- Account Management
Unser Kunde
Unser Kunde Julius Bär hat im Frühjahr 2018 unter dem Namen „Target Insights“ ein eigenes Data-Science-Start-up und Innovationslabor initiiert, mit dem Ziel, vorhandene Daten effizienter zu nutzen – zum Beispiel zur Verbesserung des Kundenservices – und eine datengetriebene Kultur zu fördern. Neben dem Identifizieren und Umsetzen profitabler Analyseszenarien ist ein weiteres wichtiges Ziel der Aufbau von internem Wissen und Erfahrung.
Zentrale Herausforderungen
Die Kundenbeziehungen in der Vermögensverwaltung sind besonders komplex, weshalb ein tiefgehendes Verständnis dieser Beziehungen und ein hohes Maß an Kundenkenntnis wichtige Differenzierungsfaktoren im Wettbewerb bilden. Um die im Private Banking charakteristisch vorhandenen starken individuellen Beziehungen der Kundenberater*innen zu ihren Kund*innen zu unterstützen, sollte das Projekt folgende Fragestellung beantworten:
Gibt es eine verlässliche Abfolge an Frühwarnindikatoren im Zeitverlauf des Kundenlebenszyklus, anhand derer sich prognostizieren ließe, wann die Stärke einer Kundenbeziehung – und damit die Kundenzufriedenheit und die Kundenbindung – sich derart verringern, dass eine Aktion des Kundenberaters empfohlen wird?
Unser Ansatz
Da es hierbei um das Anwendungsfeld Customer Analytics geht, banden wir von Beginn an Personen mit Kundenkontakt sowie Expert*innen aus den entsprechenden Fachbereichen in das Projekt ein. Es wurde ein Prognosesystem zur Beantwortung der initialen Fragestellung entwickelt und die Kundenbetreuer*innen in mehreren ausführlichen Coaching-Sessions im Umgang mit dem System und seinen Vorhersagen geschult. Um eine maximale Akzeptanz durch die Nutzer*innen zu erreichen, beinhaltet das System eine spezifisch für diese Anwendung entwickelte Erklärkomponente: Diese liefert zu jeder Handlungsempfehlung Hinweise, aufgrund welcher kundenspezifischen Datenkonstellation der Prognosealgorithmus zu seiner Entscheidung kommt.
Vorteile
- Regelmäßige Generierung von Aktionsempfehlungen zur Steigerung der Kundenzufriedenheit für die Kundenberater*innen am Sitz Zürich
- Stetige Qualitätsverbesserung der verwendeten Prognosemodelle durch Nutzung des Feedbacks zu den aktuellen Handlungsempfehlungen in wiederkehrenden Feedbackschleifen
- Erstellung von weiteren Prognosemodellen für andere Standorte unter Nutzung der aus dem Projekt gewonnenen Erfahrungen
Danke an unsere*n
Autor*in
